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针对昭通横江由南到北贯穿昭通全境,水资源量丰富,但南北差异大,南部少、北部多的特点,根据流域内水文站实测年径流、大气环流指数、海温指数及其他指数等资料系列,采用多元回归分析法拟合1981—2010年径流,建立了预测模型,验证、预测分析了2011—2016年径流量。结果表明:干流控制站预测精度高于干流上段及支流代表站,水利工程建设等人类活动影响是导致出现这样结果的主要原因;多元回归分析在横江流域径流预测中具有一定的适应性,但因指标的差异及相关参数可获取性的差异,预测结果存在区域间、等级间的差别。 相似文献
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基于近年来的山洪灾害调查评价数据,以云南省永善县为例,在要素评价框架下提出了一种县域尺度山洪灾害危险评价方法。该方法以小流域为基本统计单元,从河道形态、小流域属性等方面细化指标体系,并综合主成分分析、层次分析法和熵值法进行指标权重设计。结果表明,永善县山洪灾害危险分布主要受褶皱山系控制、区域特征明显,高危险区约占全县小流域总量的59%,主要沿五莲峰山系贯穿县境南北,低危险区集中在县域东南低地势起伏地区。通过对比历史资料,认为该方法精度较高,可为山洪灾害调查评价工作提供补充,为小流域山洪灾害监测预警设施布设、优化山区村镇居民点和开发建设项目布局等提供指导。 相似文献
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气候变化引起的极端降雨量级和频次变化已经引起了广泛的关注,极端降雨演变规律的研究对于区域防洪减灾和水资源管理具有重要意义。基于昭通市及其周边的16个气象站点1960—2013年共54 a的降雨数据,选取世界气象组织推荐的6个极端降雨指数,采用线性趋势分析、Mann-Kendll法和滑动T检验等方法分析了昭通市的极端降雨时间演变规律,并基于ArcGIS10.2采用反距离插值法(IDW)分析了昭通市极端降雨指数的空间分布格局。结果表明:在趋势演变方面,昭通市的总降雨量PRCPTOT有下降趋势;而反映极端降雨量级的3项指数SDII,RX5day,R95p均呈上升趋势,其中RX5day上升趋势显著;而R10mm和CWD这2项反映极端降雨频率的指数均呈下降趋势,其中R10mm下降趋势显著。在空间分布方面,昭通市6项极端降雨指数具有较高的空间异质性,东北部降雨量级和频率较高,中部趋缓,而西南部总体上相对较低。相关分析的结果表明昭通地区极端降雨指数与高程呈现负相关关系,极端降雨主要发生在低海拔地区。研究成果有助于加深对该区域极端降雨发生规律的认识,为区域防洪减灾和水资源管理提供参考。 相似文献
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西南山区水土流失对水环境的影响 总被引:8,自引:0,他引:8
水土流失导致河、湖、水库淤积,水域萎缩;枯水期水量减小,水源枯竭,水体稀释自净能力下降,洪、旱灾害增加;增大了不良地质地区岵石中有毒有害物质进入水体的机会,水污染的机会相应增加。水土流失的结果,使水量在时间分布上更加不均,水体受到进一步的污染、质量更差,水环境恶化加剧,因此,防治水土流失是改善水环境的重要途径之一。 相似文献
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该研究通过太赫兹时域光谱采集70组含有西布曲明成分的咖啡在0~2.5 THz频段的光谱信息,建立随机森林、支持向量机、贝叶斯判别分析3种模式识别方法并进行比较研究。结果表明,未经过预处理的模型识别准确率较低。选择一阶导数、二阶导数、不同类型的巴特沃斯滤波器和Pearson特征选择融合光谱方法进行光谱信号处理。基于一阶导数处理的贝叶斯判别分析模型准确率为98.6%,基于高通巴特沃斯滤波器的随机森林模型分类准确率为94.2%,基于特征提取的融合光谱支持向量机(support vector machine, SVM)模型分类准确率为100%。选择最优预处理的SVM模型进一步对同一品牌不同地区的掺假咖啡进行鉴别,准确率为100%。研究实现了“品牌-产地”的二级特征识别,可为公安机关打击涉及咖啡的食品安全犯罪提供参考。 相似文献
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利用经验模态分解(Empirical Mode Deposition,简称EMD)及Pettit突变检验方法,分析了昭通地区洛甸河水文站1961~2014年的年均径流量、年最大径流量、年最小径流量序列变化的周期、趋势、突变规律。结果表明:洛甸河水文站年均径流量经过EMD得到3个IMF分量和一个趋势项,各IMF分量反映的周期为3,6.5a及17 a,趋势项表明年均径流量在1961~1980年存在上升趋势,1980年后存在下降趋势。最大、最小径流量分解得到4个IMF分量和一个趋势项,各IMF分量反映的小尺度周期信息为3,6.5 a及12~17 a,大周期尺度为27 a及45 a,趋势项RES反映序列呈现出明显的下降趋势,在1980年后下降趋势较明显。Pettit突变检验结果表明洛甸河年均径流量及年降水量在1986年存在一个不明显的突变点,最大、最小径流量的突变点可能发生在1991年附近。 相似文献